去年12月16日，百度宣佈無人駕駛路試成功，隨後成立無人駕駛事業部。2016年1月6日，CES消費電子展在美國拉斯維加斯開幕，464個汽車相關廠商參展，創歷史之最；期間，奧迪、大眾等傳統汽車廠商，以及Faraday Future等創新公司釋出了全新自動駕駛車型。2016年4月，上汽和阿里或將在北京車展釋出首款網際網路汽車，長安、北汽、樂視等亦有望展出無人駕駛汽車。無人駕駛從理想照進現實，必將成為未來5-10年汽車產業和A股最重要的投資熱點之一

Uber和滴滴快的共享模式開始改變消費者用車行為，從重“擁有權”向重“使用權”過渡。寶馬、賓士、大眾等汽車巨頭已經開始進入汽車共享領域，Uber亦與卡耐基梅隆大學共同研發無人駕駛車。未來，無人駕駛的共享汽車（SAV，Shared Autonomous Vehicle）或將成為汽車的終極形態，傳統汽車公司和新興網際網路公司沿著“智慧化”和“網路化”的路徑逐步演變。

必經之路：車輛智慧化+道路和交通設施智慧化

無人駕駛按照汽車控制權及安全責任分配可分為不同級別。不同組織的分級標準各有不同：美國高速研究所（BASt）、美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）、國際自動機工程師學會（SAE）的標準大體相同，具體級別稍有差別。其中SAE分級最詳細，將無人駕駛技術分為六個等級：完全手動駕駛（0級）、輔助駕駛（1級）、部分模組自動化（2級）、特定條件下自動化（3級）、高度自動化（4級）以及全自動化的無人駕駛（5級）。前三級（0-2）仍以手動駕駛為主，需要駕駛員觀測周邊駕駛環境，而後三級中則為智慧駕駛系統觀測周邊環境。目前我們正處在智慧輔助駕駛和半自動駕駛階段，未來將加速向自動駕駛的階段推進。

對於無人駕駛的實現方案主要有兩條，其一是車輛自身透過高精度感測器、人工智慧等技術實現自動駕駛。而另一條路徑則是透過大資料互動，將車輛、道路資訊、路況資訊之間形成通訊網路。我們認為，若要實現無人駕駛，兩條路徑缺一不可。按照歐洲道路運輸研究諮詢委員會（ERTRAC）2015年對於無人駕駛路徑的預測，這兩條路徑將在2020年開始融合，並預計在2030年最終實現城市環境的無人駕駛。

車輛智慧化：輔助駕駛系統（ADAS）裝配率將快速提升。車輛智慧化的主要實施方案為：採用高精度感測器，如微波雷達、鐳射雷達等使得汽車具有感知周邊駕駛環境的能力；具有強大的計算晶片及核心演算法針對不同的環境得出相應的駕駛策略；最後使用相應的執行系統進行物理操作。我們認為，完全無人駕駛由於技術、法規等限制尚需時日，車輛智慧化的發展將從輔助駕駛系統（ADAS）開始，並逐步提升其應用能力和操作許可權，最終實現完全無人駕駛。

道路交通智慧化：車聯網+智慧交通為終極模式，但實現門檻較高。我們認為道路交通智慧化主要分為兩個部分：1）車與車之間通訊（V2V），資訊包括速度、位置、駕駛方向、剎車等；2）車與交通系統之間通訊（V2X），資訊包括實時路況、道路資訊、行人資訊等。在此情況下，將極大提升整個交通系統的駕駛安全性及交通效率，與車輛智慧化形成良好的協同效應。但目前實現仍有幾點困難：1）車輛通訊資料標準仍不統一；2）目前無線通訊技術較難滿足響應速度要求；3）智慧交通基礎投入較大。

國內零部件公司積極佈局ADAS

駕駛輔助系統（ADAS）進入快速發展期，預計2020年市場規模接近2000億元。根據技術條件和產業化發展階段，目前處於第一階段向第二階段的發展期，駕駛輔助系統（ADAS）裝配率將快速提升。預計2015年全球ADAS相關產品市場規模約500億元，2020年市場規模接近2000億元，其中中國市場規模超過500億，市場份額接近30%。

傳統國際汽車零部件巨頭具有競爭優勢，佔據主流整車廠前裝市場。博世、大陸、德爾福、電裝等國際零部件巨頭，以及新興創業型公司Mobileye，在ADAS領域仍具有明顯的技術優勢，佔據國際主流汽車廠商的前裝市場。

國內創業型公司與傳統零部件廠商合作，有望逐步切入前裝市場。蘇州智華、前向啟創等國內ADAS供應商，已具備研發、生產ADAS系統的能力。考慮中國消費者年齡結構更年輕，對新鮮事物的接受程度較高，中國ADAS供應商通過後裝市場積累了一定的資本和技術。目前，傳統零部件上市公司透過參股、技術合作等方式進入，雙方可在技術研發和客戶拓展等方面形成互補，有望逐步切入前裝市場。

無人駕駛是跨行業、跨學科的綜合技術

無人駕駛生態的完善需要感測器、處理器、執行器、大資料、基礎設施的支援。無人駕駛將利用攝像頭及雷達感測器獲得的資訊與高精度的3D數字地圖進行對比，首先鎖定車輛自身目前所處的位置，並確認車道線及周邊是否存在障礙物。在掌握這些周邊情況後，判斷行駛路線，透過向執行器下達按照該路線行駛的駕駛操作指示，實現自動行駛。行駛途中可進行實時定位並瞬時感應周邊環境變化，為下一步的認知、判斷做出反饋。

因此，感測器：雷達、攝像頭等元器件將大規模使用。無人駕駛汽車藉助於多種資訊採集裝置，包括光學攝像頭、鐳射感測器、雷達、紅外夜視儀等，對汽車周圍的車、行人、車道、障礙物、交通訊號進行精細識別。

執行器：自動駕駛根據感知周圍環境，對車身進行加速、剎車、轉向等操作，電動助力轉向系統、緊急制動系統將得到大規模普及。

大資料：細粒度實時地圖資料+高精度導航是實現無人駕駛的技術基礎。無人駕駛對資料的精細化、實時化要求越來越高，精確到釐米級的細粒度地圖、精細實時路況、高精度導航的資訊配合將協助車輛處理路況資訊並做出相應的動作。

基礎設施：多層次的道路交通大資料是實現無人駕駛的重要外部基礎之一。智慧交通的功能主要包括：城市交通管理、高速公路交通管理、智慧公交、車輛管理、車輛排程、交通誘導等；目前中國的智慧交通從基礎設施建設階段逐步向智慧交通服務轉型。未來在主幹道的全程多層次的感測器資料採集，將是實現無人駕駛的重要外部基礎之一。

風險因素：短期內，無人駕駛仍面臨三大制約因素：技術安全、法規倫理及過渡風險：非自動和完全自動駕駛並存的混合階段可能引發較高的事故率。我們認為，技術安全和法規倫理障礙均有望較快得到突破，但混合階段將是未來無人駕駛汽車的艱難轉型期。

朋友，現在四十多歲的人在八十年代初也就是幾歲到十幾歲之間的孩子，八十年代初孩子們科學幻想的自動無人駕駛小轎車只需要對電腦說打算到達的地方，自動無人駕駛小轎車會把人送安全地送到目標地方。這種科學幻想，隨著科學技術的進步，如能識別人類語言的電腦技術，衛星導航與軟體技術的進步，到現在終於演變成了現實。現在擁有無人駕駛小轎車技術的國家都在透過制定相關法律條文來管理，因為誰也阻擋不了我們這兒小汽車發展。但不管什麼事都沒有十全十美的，如因為擔心駭客透過在網路裡製造交通事故來殺人，有的國家在制定無人駕駛小轎車相關法律條文時，把無人駕駛小轎車分為4個擋次，1完全自動化的，2次自動化的，3半自動化的，4司機完全駕駛的。具我各人估計無人駕駛小轎車不管什麼發展？也代替不了有人駕駛小轎車，因為它沒有辨別是非的思維與駭客透過在網路裡製造交通事故來殺人，電子與機器故障率問題。有人駕駛小轎車還是主角，無人駕駛小轎車只是配角，無人駕駛小轎車只是緩輕有人駕駛司機的疲勞程度。

我覺得應該會，原因如下，一是以後道路將更加擁堵，車輛小型化必將成為主流，而且無人駕駛技術的成熟也必將到來，二是隨著環保理念的深入，電能多樣化的到來，以及硬體設施的完善，電動車會越來越多，而電動汽車可操控性強，非常適合無人駕駛技術。三是人類老齡化到來，選車也更加註重小型化。

這個問題的答案是：一定會。無人駕駛的目的是把人解放出來，讓人更輕鬆，和歷史上其它的工具性質是一樣的。無人駕駛技術這兩年抄的越來越火，進入公眾視野，成為普通人的話題的原因是目前的各種硬體技術已經成熟，微型晶片效能已經完全可以滿足無人駕駛的需要，而且網路也已經普及到了可供無人駕駛應用的層次，故而各個渠道都開始炒作人們在這方面的意識，進而催動市場需求。

隨著速度和系統複雜性的提高，無人駕駛的場景和要求也越來越多，比如以前看科幻片，庫克船長的光速飛船還要人工駕駛，現在想想簡直是在玩命，如果高鐵和地鐵的自動駕駛系統出故障，整個系統都要立即停止檢查，就是這個原因。因為速度與效率已經超過了人的正常反應點，依靠人工主導已經不安全了。

無人駕駛技術在汽車領域尚未普及的難點不是硬體裝置問題，而是路上太多人工操作的汽車造成的。人工操作的隨意性和不確定性，如隨意併線，紅綠燈打電話忘了走，兩輛車持續並行在公路上造成整條道路擁堵等，所以在這種場景下，莫說無人駕駛，人工駕駛也有問題。

隨著無人駕駛技術的日益成熟，最迫切和能夠推動無人駕駛發展的是國家標準的出臺，它就像行動網路的頻率和走馬路右邊一樣，只有國家標準規範化後，才能解決各汽車廠商將車量入網，有效解決人工駕駛和無人駕駛的問題。

現在的無人駕駛就像是一個生孩子的過程，從技術角度來說，目前的無人駕駛技術也只是在嬰兒期，但不得不佩服在80年代，老美就有了無人駕駛的概念 - 它就是《霹靂遊俠》。